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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于深度学习的军事体能训练风险评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119943385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510014599.2，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于深度学习的军事体能训练风险评估方法及系统是由魏际英;艾江;费洋设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的军事体能训练风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于深度学习的军事体能训练风险评估方法及系统，方法包括：S1固定影响因素的采集；S2计算海拔衰减系数函数；S3地形衰减系数函数；S4深度学习模型的构建；S5体征数据采集；S6风险评估；S7训练反馈；S8更新评估主观衰减系数函数。系统包括包括影响数据采集模块、海拔模块、地形模块、模型构建模块、体征数据采集模块、风险评估模块、训练反馈模块和更新模块。本发明通过引入地形平整度和海拔的影响因素，计算地形衰减系数和海拔衰减系数，从而提升风险评估的全面性和准确性，增强训练的安全性和效率。

本发明授权一种基于深度学习的军事体能训练风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的军事体能训练风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，固定影响因素的采集：采集目标训练场所所在地的海拔高度和氧气供应量； S2，计算海拔衰减系数函数：通过目标训练场所的海拔高度和氧气供应量，计算出海拔衰减系数函数中对应目标训练场所的常数k2；海拔衰减系数函数的计算公式如下： 式中，O2A为目标训练场所的氧气供应量，O2R为某一参考地区的氧气供应量，hA为目标训练场所的海拔高度，hR为某一参考地区的海拔高度，k2为海拔衰减系数；通过该公式计算出k2，即海拔衰减系数函数f1O2A,hA的值,通常计算结果为常数； S3，地形衰减系数函数：利用光学仪器扫描目标训练场所的地面三维图像数据，然后利用图像算法分析和计算得出目标训练场所的表面平整度结果，并计算出地形衰减系数函数； S4，深度学习模型的构建：以各项体征数据的标准范围平均值作为输入，辅以海拔衰减系数函数f1O2A,hA和地形衰减系数函数作为评估公式中的一项系数，以低等级受伤风险、低等级体能不足风险和低等级安全风险作为输出结果构建深度学习模型的构建； S5，体征数据采集：采集目标训练地的实时气温以及各待训人员的各项体征数据； S6，风险评估：将气温数据输入到深度学习模型中，然后分别将各待训人员的各项体征数据输入深度学习模型中分别进行受伤风险、体能不足风险和安全风险的评估； S7，训练反馈：当训练人员完成训练后，由训练人员对风险评估进行反馈； S8，更新评估主观衰减系数函数：根据训练人员的反馈以及深度学习模型给出的评估作为参数，计算出主观衰减系数函数，并对应每个训练人员进行深度学习模型的评估计算调整。

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